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柳葉刀人群健康與氣候變化倒計(jì)時(shí)中國(guó)報(bào)告柳葉刀倒計(jì)時(shí)亞洲中心2023年11月張?jiān)娀?清華大學(xué))張弛(北京理工大學(xué))蔡聞佳(清華大學(xué))白玉琪(清華大學(xué))常楠(南京醫(yī)科大學(xué))陳彬(北京師范大學(xué))陳慧琪(中山大學(xué))程亮亮(中山大學(xué))戴瀚程(北京大學(xué))代鑫(清華大學(xué))范維澄(清華大學(xué))房小怡(中國(guó)氣象科學(xué)院)高仝(山東師范大學(xué))耿陽(yáng)(清華大學(xué))關(guān)大博(清華大學(xué))胡藝馨(東南大學(xué))華峻翊(中國(guó)海洋大學(xué))黃存瑞(清華大學(xué))黃弘(清華大學(xué))黃建斌(中國(guó)科學(xué)院大學(xué))黃小猛(清華大學(xué))紀(jì)思翰(清華大學(xué))蔣俏蕾(清華大學(xué))姜曉朋(世界衛(wèi)生組織)李湉活(中國(guó)疾病預(yù)防控制中心)梁璐(北德克薩斯大學(xué))林波榮(清華大學(xué))林華亮(中山大學(xué))劉歡(清華大學(xué))劉起勇(中國(guó)疾病預(yù)防控制中心)劉小波(中國(guó)疾病預(yù)防控制中心)劉釗(北京經(jīng)濟(jì)管理職業(yè)學(xué)院)劉竹(清華大學(xué))劉昱甫(清華大學(xué))陸波(中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心)魯晨曦(哈佛大學(xué))羅震宇(清華大學(xué))馬偉(山東大學(xué))米志付(倫敦大學(xué)學(xué)院)任超(香港大學(xué))MarinaRomanello(倫敦大學(xué)學(xué)院)沈鑒翔(清華大學(xué))蘇婧(清華大學(xué))孫宇澤(清華大學(xué))孫昕璐(倫敦大學(xué)學(xué)院)湯緒(復(fù)旦大學(xué))王燦(清華大學(xué))王情(中國(guó)疾病預(yù)防控制中心)汪蕊(清華大學(xué))魏汪宇(清華大學(xué))文三妹(清華大學(xué))謝楊(北京航空航天大學(xué))熊輝(香港科技大學(xué))徐冰(清華大學(xué))顏鈺(山東大學(xué))楊秀(清華大學(xué))姚芳虹(北京大學(xué))俞樂(lè)(清華大學(xué))袁嘉燦(復(fù)旦大學(xué))曾儀娉(清華大學(xué))張鏡(清華大學(xué))張璐(中國(guó)疾病預(yù)防控制中心)張銳(北京大學(xué))張尚辰(清華大學(xué))張少輝(北京航空航天大學(xué))趙夢(mèng)真(北京理工大學(xué))鄭大山(中山大學(xué))周昊(清華大學(xué))周景博(百度研究院)周子喬(北京大學(xué))羅勇(清華大學(xué))羅勇(清華大學(xué)) I V V 引言 1 4指標(biāo)1.1:熱與健康 4 4 4 4指標(biāo)1.2:健康與極端天氣事件 5 5 5指標(biāo)1.3:氣候敏感性傳染病 5指標(biāo)1.4:未來(lái)區(qū)域海平面上升的人口暴露 6 8 9 9 9 9 指標(biāo)2.2:健康氣象服務(wù) 指標(biāo)2.3:健康風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警服務(wù) 小結(jié) 指標(biāo)3.1:能源系統(tǒng)與健康 指標(biāo)3.2:清潔居民用能 指標(biāo)3.3:大氣污染、交通和能源 指標(biāo)5.1:媒體對(duì)健康和氣候變化議題的關(guān)注度 指標(biāo)5.2:公眾對(duì)健康和氣候變化議題的關(guān)注度 指標(biāo)5.3:科學(xué)論文對(duì)健康和氣候變化的關(guān)注度 20指標(biāo)5.4:政府網(wǎng)站對(duì)健康和氣候變化議題的關(guān)注度 20 20結(jié)語(yǔ):《中國(guó)版柳葉刀倒計(jì)時(shí)年度報(bào)告(2023)》 利益關(guān)系聲明 22致謝 作者貢獻(xiàn) 24圖表目錄圖1:各省氣候變化健康風(fēng)險(xiǎn)的增長(zhǎng)率和人為氣候變化貢獻(xiàn)率(2022年) 8圖2:2017年中國(guó)各地區(qū)國(guó)內(nèi)貿(mào)易中體現(xiàn)的CO?和PM?.5排放凈流量 圖3:《中國(guó)版柳葉刀倒計(jì)時(shí)年度報(bào)告(2023)》中追蹤的影響和應(yīng)對(duì)措施概述 專欄1:《中國(guó)版柳葉刀倒計(jì)時(shí)年度報(bào)告(2023)》的指標(biāo)體系 2專欄2:中國(guó)人為氣候變化對(duì)健康的影響 7專欄3:從省級(jí)指標(biāo)到市級(jí)指標(biāo) 以城市人體舒適日數(shù)為例……12候變化警鐘。2022年,中國(guó)極端天氣事件的頻度和強(qiáng)度相比以往不斷上升,許《柳葉刀人群健康與氣候變化倒計(jì)時(shí)2023年中國(guó)報(bào)告》(下文簡(jiǎn)稱《中國(guó)版柳葉刀倒計(jì)時(shí)年度報(bào)告(2023)》)將繼續(xù)盤點(diǎn)中國(guó)在人群健康與氣候變化方面的進(jìn)展,并開(kāi)展人類活動(dòng)對(duì)氣候變化健28項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)展:從氣候變化的健康影響、暴露和脆弱性(第1節(jié)),到氣候健康行動(dòng)的不同要素,包括適應(yīng)(第2節(jié))、減緩及其對(duì)健康的影響(第3節(jié))、經(jīng)濟(jì)和金融(第4節(jié)),以及公眾和政治參與(第5節(jié))等。本報(bào)告由來(lái)自國(guó)內(nèi)外26家知名機(jī)構(gòu)的76位專家共同完成。盤點(diǎn)當(dāng)前氣候變欄2),說(shuō)明減緩氣候變化的緊迫性;展示了適應(yīng)在日常生活中的影響,包括追蹤健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警服務(wù)進(jìn)展(指標(biāo)2.4)和氣象對(duì)城市人體舒適度的影響(專欄3)。V以人為本:盤點(diǎn)氣候變化對(duì)中國(guó)人群健康的影響以及人類活動(dòng)在其中加了54%(指標(biāo)1.2.1),而與熱浪相關(guān)的死亡人數(shù)增加了342%(指標(biāo)1.1.1),與熱浪相關(guān)的工作時(shí)間損失增加了24%(指標(biāo)1.1.2),安全戶外體育活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)損失增加了67%,因此可用于安全戶外活動(dòng)的時(shí)間減少了9.6%(指標(biāo)1.1.3)。在過(guò)去20年中,49.4%與熱浪相關(guān)的死亡率、30.9%與熱浪相關(guān)的勞動(dòng)生產(chǎn)率損失、98.8%受干旱影響的人口以及7.6%受洪水影響的人口都是由人為氣候變化造成的(專欄2)。與高溫有關(guān)的經(jīng)濟(jì)損失創(chuàng)了歷史記錄新高,與高溫有關(guān)的勞動(dòng)生產(chǎn)率損失成本達(dá)到國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的1.91%(3135億美元)(指標(biāo)4.1.2)。此外,未來(lái)的氣候風(fēng)險(xiǎn)也值應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件的能力不斷提高(指標(biāo)2.1.1),預(yù)警系統(tǒng)的覆蓋范圍不斷擴(kuò)大(指標(biāo)2.3),居民的身心健康。過(guò)去二十年,城市綠地避免了中國(guó)大約3.8萬(wàn)居民的過(guò)早死亡,但2022年中國(guó)城市綠地覆蓋率并沒(méi)有大幅增加(指標(biāo)2.1.3)。源供應(yīng)。因此,煤炭消耗量增長(zhǎng)速度達(dá)到了自2011年以來(lái)的第二高紀(jì)錄,為4.3%,這也帶來(lái)了持續(xù)的空氣污染和相關(guān)健康風(fēng)險(xiǎn)(指標(biāo)3.1)。因此,當(dāng)務(wù)之急是實(shí)現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)的多元化,增加可再隨著氣候變化對(duì)健康影響的日益凸顯,2021年至2022年,微博(指標(biāo)5.1.1)和個(gè)人用戶(指標(biāo)5.2)對(duì)氣候與健康議題的關(guān)注和報(bào)道分別增長(zhǎng)了1倍和6倍多。然而,在過(guò)去兩年中,報(bào)紙(指標(biāo)5.1.2)、學(xué)術(shù)期刊(指標(biāo)5.3)、政府網(wǎng)站(指標(biāo)5.4)等專業(yè)渠道對(duì)人群健康與氣候變化議題家適應(yīng)氣候變化戰(zhàn)略2035》中包含了健康相關(guān)的獨(dú)立章節(jié),但我國(guó)尚應(yīng)行動(dòng)方案。與此同時(shí),在過(guò)去20年中,健康議題在氣候議題中的公眾參與(傳統(tǒng)媒體、學(xué)術(shù)界自2020年第一份報(bào)告發(fā)布以來(lái),《中國(guó)版柳葉刀倒計(jì)時(shí)年度報(bào)告》持續(xù)追蹤中國(guó)人群健康人群健康與氣候變化議題在國(guó)家、地區(qū)和部門層面的相關(guān)政策中日益突出,如健康中國(guó)2022和2023年度工作重點(diǎn)等健康政策中的都出現(xiàn)了氣候相關(guān)的內(nèi)容。然而,氣候健康相關(guān)的政策總體資力度有助于減少溫室氣體排放,提升能源種類多樣性和提高各行各業(yè)的能效、建設(shè)可持續(xù)交通系統(tǒng)、實(shí)施嚴(yán)格的工業(yè)排放標(biāo)準(zhǔn)、促進(jìn)引言2022年,中國(guó)面臨了嚴(yán)峻的氣候挑戰(zhàn)。全國(guó)平均氣溫攀升至歷史第二高位,同時(shí)降水量自2012年以來(lái)創(chuàng)新低,南方地區(qū)遭遇夏秋連旱,而湖南和東北地區(qū)則出現(xiàn)了極端降雨和洪澇災(zāi)害。2022年夏季,中國(guó)有超過(guò)9億人口(占總?cè)丝诘?5%)遭受了持續(xù)70多天的高溫的困擾。2這些災(zāi)害不僅在短期內(nèi)直接威脅到人們的健康,如中暑等健康問(wèn)題發(fā)電量在2022年出現(xiàn)反彈。鑒于當(dāng)前和未來(lái)極端天氣事件的頻度和強(qiáng)度可能會(huì)持續(xù)上升,中國(guó)以保護(hù)公眾健康免受氣候影響的政策,如《減污降碳協(xié)同增效實(shí)施方案》。?第二十八屆聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約締約方大會(huì)將舉辦首個(gè)"健康日",標(biāo)志著健康議題在氣候議程中的地位正在《柳葉刀人群健康與氣候變化倒計(jì)時(shí)2023年中國(guó)報(bào)告》是該系列報(bào)告的第三次年度更新,通過(guò)28項(xiàng)指標(biāo)追蹤人群健康與氣候變化在五個(gè)方面的進(jìn)展:氣候變化影響、暴露和脆弱性;針以及公眾和政府參與(專欄1)。為了更準(zhǔn)確地反映人類活動(dòng)對(duì)氣候變化的影響,并找到可能的解決策略,今年的報(bào)告新增了兩項(xiàng)指標(biāo)和兩個(gè)專題欄目。專欄2深入探討了氣候變化健康風(fēng)險(xiǎn)與人為氣候變化的相互關(guān)系;指標(biāo)4.2.4則專注于監(jiān)控基于生產(chǎn)和消費(fèi)側(cè)CO?和PM?.5排放,突顯了采取減緩行動(dòng)的緊迫性。新引入的健康風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警服務(wù)指標(biāo)(指標(biāo)2.4)和城市人體舒適日數(shù)(專欄3)有助于監(jiān)測(cè)本地適應(yīng)策略的實(shí)施情況。此外,在可行的情況下,本年度報(bào)告還對(duì)其22專欄1:2023年中國(guó)版柳葉刀倒計(jì)時(shí)報(bào)告指標(biāo)◆1.1:熱和健康◆1.2:健康與極端天氣事件
1.2.1:野火
1.2.2:極端降雨和干旱◆1.3:氣候敏感性傳染病◆1.4:未來(lái)區(qū)域海平面上升的人口暴露◆2.1:適應(yīng)行動(dòng)和執(zhí)行
2.2.2:空調(diào)的使用——利與弊
2.2.3:城市綠地◆2.2:健康氣象服務(wù)◆2.3:健康風(fēng)險(xiǎn)早期預(yù)警服務(wù)*◆3.1:能源系統(tǒng)與健康◆3.2:清潔居民用能◆3.3:大氣污染、交通和能源◆4.1:氣候變化的健康和經(jīng)濟(jì)成本以及減排收益3專欄1(續(xù)):2023年中國(guó)版柳葉刀倒計(jì)時(shí)報(bào)告指標(biāo)◆4.2:向零碳經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型的經(jīng)濟(jì)分析
4.2.2:低碳和高碳產(chǎn)業(yè)的就業(yè)情況
4.2.3:化石燃料補(bǔ)貼和碳價(jià)格的凈值
4.2.4:基于生產(chǎn)和消費(fèi)的CO?和PM?.5排放歸因*第五節(jié)公眾和政府參與◆5.1:媒體對(duì)健康和氣候變化議題的關(guān)注度◆5.2:公眾對(duì)健康和氣候變化議題的關(guān)注度◆5.3:科學(xué)論文對(duì)健康和氣候變化議題的關(guān)注度◆5.4:政府網(wǎng)站對(duì)健康和氣候變化議題的關(guān)注度注:帶*為今年新增指標(biāo)44化的健康風(fēng)險(xiǎn),包括高溫與健康(指標(biāo)1.1.1-1.氣候敏感性傳染病(指標(biāo)1.3)和海平面上升(指標(biāo)1.4)。在方法和數(shù)據(jù)允許的情況下,每個(gè)指標(biāo)都量化了可歸因于人類活動(dòng)的氣候變化所帶來(lái)的影響或風(fēng)險(xiǎn)(專欄2)。指標(biāo)1.1:熱與健康2022年,中國(guó)出現(xiàn)了自1961年有記錄以來(lái)強(qiáng)度最大、持續(xù)時(shí)間最長(zhǎng)、影響面積最廣的一次比基線(1986-2005年)平均值高出293%(或15.6天)。因此,預(yù)計(jì)2022年與熱浪相關(guān)的死亡人數(shù)將達(dá)到創(chuàng)紀(jì)錄的50900人,是2021年的兩倍多。過(guò)去五年(2018-2022年)的年均死亡人數(shù)比歷史基線(1986-2005年)高出169%,凸顯了氣候變化背景下高溫對(duì)健康的嚴(yán)重威脅。在所有31個(gè)省份中,河南因熱浪導(dǎo)致的死亡人數(shù)最多,其次是山東、江蘇和四川,分別占2022年總死亡人數(shù)的15.5%、8.7%、8.5%和8.1%。過(guò)度高溫會(huì)給工人造成嚴(yán)重的生理負(fù)擔(dān),導(dǎo)致勞動(dòng)生產(chǎn)力下降。82022年,由于高溫暴露造成的潛在工時(shí)損失(PWHL)高達(dá)383億小時(shí),是基準(zhǔn)年(1986-2005年)平均值的近1.2倍。2022年人均AHL達(dá)到3.67小時(shí)。與基線平均值(1986-2005年)相比,中國(guó)的AHL增加了0.94小時(shí)(67.8%),華南地區(qū)增加了1.21小時(shí)(49.4%)。因此,中國(guó)可用于安全戶外活動(dòng)的時(shí)間減少了9.6%。從1986年到2022年,中國(guó)安全體育活動(dòng)時(shí)間減少最多的5年中,有3年發(fā)生在2018年以后;在華南地區(qū),安全體育活動(dòng)時(shí)間減少最多的5年中,有4年發(fā)生在2018年以后。監(jiān)測(cè)人們每年直接暴露于野火中的平均天數(shù)。與2001-2005年的平均值相比,2018-2022年全國(guó)年均野火暴露量增加了33.65%。其中,河北省(2.2億人日)和黑龍江省(2.1億人日)的總暴露來(lái)定義干旱狀態(tài)(SPEI<-1.5)。1?與基準(zhǔn)年(1986-2005年)相比,2000-2022年期間,中國(guó)每生率凈增加的地區(qū)平均多干旱3個(gè)月。與基準(zhǔn)年相比,2000-2022年受極端降雨事件影響的人口數(shù)量增加23.0%(附錄18頁(yè))。甘肅、青海和四川省在2000-2022年期間極端降雨事件的增幅最大,而西藏、新疆和四川省的干旱發(fā)生率增幅最大(附錄20頁(yè))。指標(biāo)1.3:氣候敏感性傳染病由于氣候條件的變化,2004至2021年間,中國(guó)17個(gè)省份的登革熱病媒傳播能力顯著增加(附錄第25-26頁(yè))。相比于2010-2015的平均水平,2016-2021年間17個(gè)省份對(duì)登革熱的脆弱性均值增加了10%以上。由于COVID-19大流行期間嚴(yán)格的邊境限制和檢疫政策,登革熱的傷殘調(diào)整生命年(DALYs)從2019年的883人一年急劇下降至2021年的2人一年。20區(qū)域海平面上升給沿海居民帶來(lái)了巨大風(fēng)險(xiǎn),包括洪本指標(biāo)預(yù)測(cè)了未來(lái)中國(guó)沿海地區(qū)人口受區(qū)域海平面上升影響的程度。除區(qū)域??紤]了新的因素來(lái)估算人口暴露程度,包括極端海平面(ESL,由于風(fēng)暴潮、潮汐和海浪等短期現(xiàn)象導(dǎo)致的局部海面特別高的情況)以及三種未來(lái)氣候和社會(huì)經(jīng)濟(jì)情景(共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑,SSPs)下的人口變化(附錄26頁(yè))。由于當(dāng)前的海平面上升和百年一遇的極端海平面事件,預(yù)計(jì)將有約4207萬(wàn)人口面臨洪水的威脅。預(yù)計(jì)這一數(shù)字將在本世紀(jì)中葉左右達(dá)到峰值,之后由于預(yù)期人口的減少抵消了海平面上升的影響,這一數(shù)字將在所有情景中下降。然而,與1995-2014年的基準(zhǔn)值相比,在所有三種情景下,沿海省份受影響人口占總?cè)丝诘谋壤A(yù)計(jì)都會(huì)增加。例如,在中排放情景(SSP2-4.5)和當(dāng)前百年一遇極端海平面發(fā)生概率下,沿海省份受影響人口的比例中值在2050年為6.9%,在2100年為9%,表明未來(lái)海平面變化對(duì)中國(guó)沿海社區(qū)的影響將持續(xù)增加(附錄28頁(yè))。不同沿海省份受到的影響也不同。預(yù)計(jì)受影響最大的省份是江蘇,在SSP5-8.5的情景下,預(yù)計(jì)到2050年和2100年,將有約22.4%和34.9%的人口分別面臨百年一遇極端海平面水平的洪水威脅。專欄2:中國(guó)人為氣候變化對(duì)健康的影響氣候變暖暴露(指標(biāo)1.1.4)以及極端降雨和干旱(指標(biāo)1.2.2)的比例。本指標(biāo)基通過(guò)比較氣候模式(附錄第114-115頁(yè))中的事實(shí)情景和反事實(shí)情景來(lái)計(jì)算人類引起的氣候變化對(duì)總體影響的與基線期(1986-2005年)相比,在事實(shí)情景和反事實(shí)情景下,2000-2020年夏季人口加權(quán)平均氣溫分別上升0.185°C和下降0.062°C,而人為影響占?xì)鉁厣仙?33%。2000-2020年期間與熱浪相關(guān)的年均死亡人數(shù)分別為12,798人(事實(shí)情景)和6,473人(反事實(shí)情景),因此49.4%的熱浪相關(guān)死亡率可歸因于人為氣候變化。此外,2000-2020年期間每年因高溫分別損失249億(事實(shí)情景)和172億個(gè)工時(shí)(反事實(shí)情景),人為氣候變化造成的工時(shí)損失占總損失工時(shí)的30.9%。除了影響與高溫相關(guān)的結(jié)果外,人為因素還加速了其他氣候?yàn)?zāi)害的發(fā)生。例如,2000-2020年,每年每10萬(wàn)人口中分別有146.3人(事實(shí)情景)和1.7人(反事實(shí)情景)受到干旱的影響。因此,98.8%的干旱影響可歸因于人為氣候變化。在省級(jí),人為氣候變化對(duì)指標(biāo)的影響差別很大(圖1)。熱浪相關(guān)死亡可歸因于人為氣候變化的比例最高的省份是廣東省(67.0%)、福建省(60.3%)、海南省(59.3%)、湖南省(59.7%)和上海市(60.2%)。中國(guó)南方地區(qū)人為氣候變化貢獻(xiàn)的比例普遍高于北方和西部地區(qū)。潛在工時(shí)損失由人為源氣候氣候變化貢獻(xiàn)的比例最高的省份包括青海(97.4%)、云南(56.7%)和新疆(58.8%)等省份。不過(guò),這些省份的潛在總工時(shí)損失很小,對(duì)全國(guó)的總體結(jié)果影響不大。潛在工時(shí)損失最大的省份主要位于華南、華東和華中地區(qū)。這些地區(qū)的人為氣候多在20%至30%之間,其中福建(42.9%)、廣東(39.0%)、海南(35.9%)和浙江(36.6%)等省超過(guò)了30%。88黑龍江黑龍江1河北登革熱的氣候適宜性內(nèi)蒙古上海甘肅寧夏湖北圖1:各省氣候變化健康風(fēng)險(xiǎn)的增長(zhǎng)率和人為氣候變化貢獻(xiàn)率(2022年)注:左邊的柱形代表氣候健康風(fēng)險(xiǎn)從歷史基線(主要是1986-2005年)到當(dāng)前水平(主要是2022年)2022年創(chuàng)紀(jì)錄的高溫和干旱導(dǎo)致相關(guān)的人群暴露和健康風(fēng)險(xiǎn)顯著增加。與歷史基線相比,與熱浪相關(guān)的死亡人數(shù)、與熱相關(guān)的潛在工時(shí)損失、與熱相關(guān)的安全戶外體育活動(dòng)時(shí)間損失分別增加了342%、24%和68%,野火暴露增加了54%。在過(guò)去的20年中,40%以上與熱浪相關(guān)的死亡、25%與高溫相關(guān)的勞動(dòng)生產(chǎn)率損失、98%的干旱暴露和58%的洪水暴露可歸因于人為氣候變化。雖然人們對(duì)極端天氣事件的健康損害的意識(shí)有所提升,但很少有人能把這些問(wèn)題與人為氣候變化聯(lián)因此,媒體和科學(xué)家應(yīng)該更積極地向公眾傳達(dá)氣候變化與健康風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系,鼓勵(lì)人們采取措施減輕全球變暖的影響,從而保護(hù)自己的健康(第五節(jié))。如果我們不能有效減少溫室氣體排放,氣候變化將對(duì)中國(guó)公眾的健康構(gòu)成更大威脅。實(shí)現(xiàn)限制全球氣溫上升1.5°C的目標(biāo),可以幫助中國(guó)避免數(shù)萬(wàn)人死亡。24因此,為了降低氣候變化對(duì)人群健康的風(fēng)險(xiǎn),中國(guó)需要制定和執(zhí)行嚴(yán)格的氣候政策,這也突顯了適應(yīng)(第二節(jié))和減緩(第三節(jié))氣候變化的迫切性。蹤健康領(lǐng)域適應(yīng)氣候變化的進(jìn)展情況,本節(jié)在指標(biāo)(附錄第31-34頁(yè)),追蹤各省應(yīng)對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件的能力。今年報(bào)告考慮了老年人口增長(zhǎng)和社會(huì)力量對(duì)突發(fā)公共衛(wèi)生事件的影響,在去年的指標(biāo)體系基礎(chǔ)上新增了2個(gè)指標(biāo)。指標(biāo)得分以100分作為2018年的最佳表現(xiàn)基準(zhǔn),超過(guò)100的分?jǐn)?shù)意味著表現(xiàn)優(yōu)于2018年。從2020年到2021年,全國(guó)平均得分從73.00分小幅上升到73.54分,31個(gè)省份中有18個(gè)省份的應(yīng)對(duì)能力得分有所提高。北京以104.9分保持全國(guó)第一,湖北省得分增加了5.00分,成為進(jìn)步最大的省份,其表現(xiàn)甚至超過(guò)了2019年,這顯示了湖北省從COVID-19的影響中恢復(fù)的能力。廣東、河南和福建分別提高了2.47分、2.34分和2.27分,這些提高可能歸因于這些省份在染病疫情方面經(jīng)歷了困難,得分分別下降了根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的數(shù)據(jù),2021年中國(guó)每百戶家庭空調(diào)擁有量為131.2臺(tái),比2000年增長(zhǎng)了6倍多??照{(diào)的普及有效降低了高溫相關(guān)的死亡率,2021年因此避免了23000多例與熱浪數(shù)為8,600人,2021年空調(diào)貢獻(xiàn)的二氧化碳排放量約為3億噸。為應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn),中國(guó)政府已推出相關(guān)政策,如《國(guó)務(wù)院"十四五"節(jié)能減排綜合工作方案》,推動(dòng)環(huán)??照{(diào)技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用,密度計(jì)算出城市地區(qū)的人口加權(quán)NDVI,地暴露變化對(duì)死亡率的潛在影響(附錄39-40頁(yè))。2022年,2個(gè)省的城市綠化率非常高,11個(gè)十年中,城市綠化率普遍呈上升趨勢(shì)。2022年有5個(gè)省的綠化水平低于過(guò)去十年,12個(gè)省市的綠化水平增長(zhǎng)超過(guò)10%。據(jù)估計(jì),2011年至2022年中國(guó)總體綠地變化估計(jì)避免的中國(guó)成人死亡約38195例(95%Cl28039-59747)。指標(biāo)2.2:健康氣象服務(wù)以來(lái)開(kāi)展"氣候變化評(píng)估與信息服務(wù)省級(jí)年度調(diào)查"27結(jié)果顯示,在30個(gè)回復(fù)調(diào)查的省份中,有省市數(shù)量從2020年的2省2市增加到2021年的6省24市,2022年增加到8省27市。預(yù)警類型包括環(huán)境空氣質(zhì)量健康指數(shù)(AQHI)預(yù)警、高溫健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警(HHSEW)和低溫健康風(fēng)險(xiǎn)機(jī)APP和微信官方賬號(hào)發(fā)布。自2020年以來(lái),預(yù)警服務(wù)覆蓋的人口數(shù)量也有所增加,從2020年的2235萬(wàn)人增長(zhǎng)到2021年的1.7億人,再到2022年的1.8億人。以2022年為例,熱浪和寒潮預(yù)警信號(hào)的覆蓋人數(shù)(3185萬(wàn))遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于空氣污染預(yù)警信號(hào)的覆蓋人數(shù)(1.8億)。2022年,中國(guó)在風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)方面的被動(dòng)適應(yīng)行動(dòng)不斷加強(qiáng):國(guó)家衛(wèi)生應(yīng)急響應(yīng)得分從2020年的73.00分上升到2021年的73.54分;環(huán)境健康風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警范圍也不斷擴(kuò)大,目前已覆蓋8省27市,覆蓋人口1.833億;部門間合作不斷加強(qiáng),30個(gè)省份中有28個(gè)實(shí)現(xiàn)了氣象數(shù)據(jù)共享。但是,在主動(dòng)適應(yīng)方面還有待加強(qiáng):到2021年,每100戶家庭的空調(diào)保有量增長(zhǎng)至131.2臺(tái),雖然避免了23,000例熱浪相關(guān)的死亡,但也導(dǎo)致了一些負(fù)面效應(yīng),在2019年造成8,600例與PM?.5相關(guān)的死亡,在2021年造成了約3億噸的二氧化碳排放。擴(kuò)大城市綠地至關(guān)重要,可在2011年至2022速數(shù)據(jù)30,計(jì)算了人體舒適度指數(shù)(詳細(xì)的人體舒適度指數(shù)計(jì)算公式見(jiàn)附錄45-2022年,中國(guó)大多數(shù)城市的全年舒適日比例在20%至40%之間。西舒適度較高,通常在60%以上,而在偏遠(yuǎn)干旱的內(nèi)陸地區(qū),舒適度日比率低至在全國(guó)337個(gè)城市中,有196個(gè)城市(58%)在2022年的舒適日數(shù)少于1986-2005年的瑞麗和怒江2022年舒適日損失最多,分別為98天、42天和34天,原因是潮濕地區(qū)氣溫升高。的舒適日(1986-2005年約100天)相比,損失顯著。與此同時(shí),一些城市的舒適天數(shù)比例有15和35天。第三節(jié)減緩氣候變化及其健康協(xié)同效益型、減緩氣候變化(指標(biāo)3.1-3.2)以及按地區(qū)和部門/燃料類型(指標(biāo)3.3)減少污染和相關(guān)健康指標(biāo)3.1:能源系統(tǒng)與健康與2021年相比下降了4.4%,在GDP增長(zhǎng)3%的情況下,二氧化碳排放下降了1.5%(附錄47-48頁(yè))。年以來(lái)的第二高年增長(zhǎng)率),這主要?dú)w因于發(fā)電和供熱行業(yè)需求的激增。此外,COVID-19疫情GDP增長(zhǎng)3%,出口較2021年增長(zhǎng)10.5%,較疫情前的2019年增長(zhǎng)39.1%,35,36推動(dòng)了電力需求風(fēng)力、太陽(yáng)能和核能)發(fā)電量比2021年增加了8.5%(2318億千瓦時(shí))34,但總電力需求的增長(zhǎng)(3244指標(biāo)3.2:清潔居民用能從2010年到2020年,中國(guó)人均家庭能源消費(fèi)量增長(zhǎng)了67.0%,其中固體高污染燃料(如煤炭)在能源消費(fèi)總量中的比重下降了60.4%,絕對(duì)消費(fèi)量下降了33.8%。與此同時(shí),電力和天然氣等清潔燃料的消費(fèi)比例分別增加了39.8%和26.3%,絕對(duì)消費(fèi)量分別增加了111.0%和133.5%。40然而,2017年,農(nóng)村地區(qū)能源成本年均增長(zhǎng)率為6.5%,是城市地區(qū)增長(zhǎng)率(3.0%)的兩倍。農(nóng)村貧困家指標(biāo)3.3:大氣污染、交通和能源從2021年到2022年間,中國(guó)城市的平均PM?.5環(huán)境濃度下降了4.2%(附錄表19)。70%2022年間,臭氧濃度上升了8.5%(附錄表20)。本指標(biāo)基于GAINS模型估算了與來(lái)自不同行業(yè)2015年至2020年間避免了約28.24萬(wàn)人的過(guò)早死亡。4煤炭替代和超低排放標(biāo)準(zhǔn)的實(shí)施使過(guò)早死亡人數(shù)大幅減少,家庭、電力和工業(yè)部門分別避免了72600、36600和23600人過(guò)早死亡。在華北錄第64頁(yè))。交通排放標(biāo)準(zhǔn)的提升使全國(guó)過(guò)早死亡人數(shù)減少了4.21萬(wàn)人。然而,自2020年COVID-19爆碳?xì)浠衔?HC)、氮氧化物(NOx)和顆粒物(PM)的排放強(qiáng)度與2019年疫情爆發(fā)前相比,分別上升了150%、164%、178%和152%。2020年,上海、天津和北京的客運(yùn)新能源汽車采用率超過(guò)5%。交通模式的轉(zhuǎn)變(如"公轉(zhuǎn)鐵"或"公轉(zhuǎn)水")和電動(dòng)汽車的使用對(duì)于實(shí)現(xiàn)環(huán)境和健康尤其是來(lái)自工業(yè)和居民能源消費(fèi)以及交通部門的排放。然而,2022年煤炭消費(fèi)增長(zhǎng)率創(chuàng)下了型的過(guò)程中仍面臨諸多挑戰(zhàn),包括如何在推動(dòng)可再生能源大規(guī)模第四節(jié)氣候健康的經(jīng)濟(jì)與投資分析為滿足將全球升溫控制在1.5°C的迫切需求,中國(guó)仍需大幅增加可再生能源的研發(fā)和投資向零碳經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型(指標(biāo)4.2.1-4.2.4)。新增指標(biāo)(4.2.4)揭示了中國(guó)貿(mào)易中體現(xiàn)的CO?和PM?.5省一級(jí)勞動(dòng)年齡人口熱浪相關(guān)死亡的經(jīng)濟(jì)成本(附錄第65-67頁(yè)),并計(jì)算可歸因于人為氣候變化億美元,比2017年增長(zhǎng)了32%。盡管2021年與熱浪相關(guān)的勞動(dòng)適齡人口死亡比2017年下降了8.3%,但相關(guān)的經(jīng)濟(jì)損失總額卻增加了17%。這主要是由于死亡的地域分布發(fā)生了變化,導(dǎo)致各美元,占GDP的0.038%;其次是廣東省,損失為1億美元,占GDP的0.006%;甘肅省損失為0.8億美元,占GDP的0.055%。本指標(biāo)評(píng)估了過(guò)去十年(2013-2022年)中國(guó)與高溫相關(guān)的勞動(dòng)生產(chǎn)力損失的總經(jīng)濟(jì)成本。2022年,全國(guó)因高溫導(dǎo)致的勞動(dòng)生產(chǎn)力損失所造成的經(jīng)濟(jì)損失再創(chuàng)新高,達(dá)到3135億元(占GDP的1.91%)。這是全國(guó)成本首次超過(guò)3000億美元,顯示了高溫對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的重要損害,強(qiáng)調(diào)江西省(3.51%)和湖北省(3.17%)受影響最嚴(yán)重。與PM?.5相關(guān)的過(guò)早死亡的國(guó)民經(jīng)濟(jì)成本從2015年的78.7億美元(占GDP的0.07%)下降到2020年的75.7億美元(占GDP的0.05%),下降了3.79%,表明中國(guó)在治理空氣污染方面取得批發(fā)、零售、餐飲和其他服務(wù)業(yè))承擔(dān)了大部分經(jīng)濟(jì)成本,2020年分別占總經(jīng)濟(jì)成本的50%和34%(行業(yè)分類見(jiàn)附錄第73-74頁(yè))。與其他地區(qū)相比,中國(guó)西北部地區(qū)由于PM2.5污染而引起的健康相關(guān)經(jīng)濟(jì)損失相對(duì)較大。以GDP比例計(jì)算,2020年受影響最嚴(yán)重的兩個(gè)省份是甘肅省(經(jīng)濟(jì)損失占GDP的0.23%)和陜西省(經(jīng)濟(jì)損失占GDP的0.20%)。本指標(biāo)利用最新發(fā)布的中國(guó)2018年和2020年投入產(chǎn)出表估算氣候?yàn)?zāi)害造成的經(jīng)濟(jì)損失。此外,還根據(jù)《中國(guó)城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中不同的土地利用類型,將直接損失細(xì)分為工業(yè)和居民部門損失。4?與氣候相關(guān)的極端事件造成的全國(guó)經(jīng)濟(jì)損失在2020年達(dá)到峰值994億美元(占GDP的0.68%)后連續(xù)第二年下降,到2022年降至520億美元(占GDP的0.32%)。由于部門和地區(qū)之間的貿(mào)易聯(lián)系,災(zāi)害造成的直接損失也引發(fā)了廣泛的間接經(jīng)濟(jì)損失,其比率約為1比0.76。直接損失主要集中在第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè),總共占到了約61%,而第一產(chǎn)業(yè)則遭受了最大的間接損失,約占63%(行業(yè)分類見(jiàn)附錄第73-74頁(yè))。在省一級(jí),2020年中國(guó)因極端天氣事件造成的經(jīng)濟(jì)損失分布相當(dāng)廣泛。其中,安徽省、江西省和甘肅省的損失占GDP比例最大,分別是5.37%、5.07%和4.22%。本指標(biāo)監(jiān)測(cè)我國(guó)新增火力發(fā)電和低碳能源的投資,采用與2021年報(bào)告相同的方法。2000年至2020年,火力發(fā)電新增裝機(jī)容量逐年下降,三年的裝機(jī)容量分別為5560、4630和4470萬(wàn)千瓦。盡管如此,由于單位新增裝機(jī)容量的成本增加了40.0%,中國(guó)在火力發(fā)電的新增投資在2022年增長(zhǎng)了25.9%,從2021年的100-700億美元增至130-500億美元。與此同時(shí),2022年可再生能源的新增裝機(jī)容量達(dá)到了148.9千兆瓦,相比2021年增長(zhǎng)了15.4%。因此,可再生能源的投資也相應(yīng)地增長(zhǎng)了11%,從2021年的760億美元增至2022年的844億美元。由于投資的增加,新的太陽(yáng)能和核能)與火電投資比例從11.5:1下降到7:1的一個(gè)原因。在省級(jí)層面,2022年可再生能源投資排名前三位的省份分別是河北(76億美元)、山東(73億美元)和廣東(51億美元)。2021年,中國(guó)可再生能源行業(yè)的就業(yè)人數(shù)預(yù)計(jì)將從2020年的470萬(wàn)增至510萬(wàn),占全球可再煤炭行業(yè)的就業(yè)人數(shù)將降至340萬(wàn),僅為2013年的一半。532021年,中國(guó)在水電、太陽(yáng)能光伏以及整體可再生能源領(lǐng)域的就業(yè)人數(shù)占全球的比例分別為37%、77%和42%。在太陽(yáng)能光伏能源署),54以及中國(guó)碳定價(jià)的力度。在2018-2020年間減少之后,2021年,化石燃料補(bǔ)貼增長(zhǎng)了125%,達(dá)到496億美元。這主要是由于全球能源危機(jī)加大了燃料市場(chǎng)價(jià)格與消費(fèi)者實(shí)際支付價(jià)格之間的差距,而化石燃料消費(fèi)補(bǔ)貼旨在減少這一差距。55受電力短缺石燃料發(fā)電補(bǔ)貼從2020年的37億美元激增至287億美元。56從2020到2021年,中國(guó)人均燃料補(bǔ)貼和化石燃料補(bǔ)貼占GDP的比重均有顯著提升,分別從18.1美元和0.17%增至35.0美元和0.61%。但在國(guó)際能源署數(shù)據(jù)庫(kù)中41個(gè)國(guó)家的排名中,中國(guó)在這些指標(biāo)上的全球排名有所下降,從人均化石燃料補(bǔ)貼的第27名降至第31名,從化石燃料占GDP比例的第32名降至第33名。5在中國(guó)的八個(gè)碳排放權(quán)交易試點(diǎn)市場(chǎng),2021年至2022年碳價(jià)格均有所提高,平均碳價(jià)格上升了18%,從2021年的6.9美元增至2022年的8.2美元。57但是,盡管中國(guó)的平均碳價(jià)有所增加,它仍然低于2022年的全球平均碳價(jià)(32美元)。58為了實(shí)現(xiàn)碳中和,中國(guó)不僅需要加速碳市場(chǎng)試指標(biāo)4.2.4:基于生產(chǎn)和消費(fèi)的CO?和PM?.5排放歸因述比例分別是23.9%和13.7%。人均GDP較高的省份通常消費(fèi)型排放量大于生產(chǎn)型排放量,反之圖2:2017年中國(guó)各地區(qū)國(guó)內(nèi)貿(mào)易中隱含的CO?和PM?.5排放凈流量但2022年,由熱浪導(dǎo)致的死亡和勞動(dòng)生產(chǎn)力的損失創(chuàng)造了新的經(jīng)濟(jì)損失記錄。碳中和目標(biāo),中國(guó)能源系統(tǒng)需要在30年內(nèi)淘汰85%的化石燃料。61因此,繼續(xù)對(duì)化石燃料的投資第五節(jié)公眾和政府參與公眾(指標(biāo)5.2)、學(xué)術(shù)界(指標(biāo)5.3)和政府(指標(biāo)5.4)。道。63,64我們選取了七個(gè)代表性媒體微博賬號(hào),包括@人民日?qǐng)?bào)、@新華網(wǎng)、@新京報(bào)、@澎湃新聞、@健康時(shí)報(bào)、@中國(guó)科學(xué)報(bào)、@中國(guó)氣象報(bào),涵蓋了中國(guó)官方媒體、商業(yè)媒體和專業(yè)媒體。從2010年到2022年,這七個(gè)賬號(hào)平均每年有1424篇帖子討論氣候變化,其中121篇(8.54%)與健康相關(guān)。2022年,健康與氣候變化帖子占所有氣候變化帖子的比例從2010年的3%上升到9%,達(dá)到歷史新高。與2021年相比,2022年與氣候變化和健康相關(guān)的帖子數(shù)量增加了109%,從138個(gè)增加到了288個(gè)。報(bào)紙(包括印刷版和網(wǎng)絡(luò)版)作為主流媒體,在塑造公眾和政策制定者對(duì)氣候變化反應(yīng)的認(rèn)知和態(tài)度方面起著關(guān)鍵作用。65本指標(biāo)通過(guò)分析34家省級(jí)官方報(bào)紙從2008到2022年的報(bào)道內(nèi)容,追蹤了各省對(duì)氣候變化和健康議題的報(bào)道情況。在2008-2022年期間,平均每年有25172篇文章討論氣候變化,其中平均每年有6%(1449篇)的文章涉及人群健康。2022年,報(bào)紙對(duì)氣候變化的報(bào)道繼續(xù)呈上升趨勢(shì),達(dá)到37207篇。2022年有關(guān)健康和氣候變化的報(bào)道有2490篇,略低于2020年峰值的2766篇。較于前五年(2017-2021年)的平均水平增加了669.75%,這顯示出公眾對(duì)健康和氣候變化之間指標(biāo)5.3:科學(xué)論文對(duì)健康和氣候變化的關(guān)注度本指標(biāo)通過(guò)追蹤中英文期刊上的科學(xué)文章,監(jiān)測(cè)了2009-2022年中國(guó)在氣候變化和健康領(lǐng)域的研究進(jìn)展,中英文期刊分別來(lái)自百度學(xué)術(shù)和OpenAlex。6667從2009年到2022年,全球英文期刊共發(fā)表了22151篇與氣候變化和健康相關(guān)的文章,其中3150篇與中國(guó)相關(guān),約占總數(shù)的14.22%。中國(guó)發(fā)表的健康與氣候變化文章數(shù)量急劇增長(zhǎng),從2009年到2022年,英文期刊的文章數(shù)量增長(zhǎng)了6倍多,從66篇增長(zhǎng)到500篇,中文期刊的文章數(shù)量增長(zhǎng)了117%,從47篇增長(zhǎng)到極端天氣事件以及減緩和適應(yīng)等氣候行動(dòng)相關(guān)的文章推動(dòng)(附錄110頁(yè))。指標(biāo)5.4:政府網(wǎng)站對(duì)健康和氣候變化議題的關(guān)注度的參與情況。在2008-2022年期間,這四個(gè)網(wǎng)站平均每年有1519篇文章與氣候變化有關(guān),其中約6.1%,即92篇文章與氣候和健康主題有關(guān)。結(jié)語(yǔ):《中國(guó)版柳葉刀倒計(jì)時(shí)年度報(bào)告(2023)》《中國(guó)版柳葉刀倒計(jì)時(shí)年度報(bào)告(2023)》發(fā)現(xiàn),近年氣溫的上升對(duì)健康產(chǎn)生了嚴(yán)重影響(圖3),適應(yīng)和減緩方面的進(jìn)展雖然穩(wěn)定,但過(guò)于緩慢,不足以應(yīng)對(duì)當(dāng)前日益緊迫的氣候健康風(fēng)險(xiǎn)。雖然個(gè)人和學(xué)者對(duì)這一議題的關(guān)注快速增長(zhǎng),但這種意識(shí)的增長(zhǎng)并沒(méi)有轉(zhuǎn)化為紙媒和政府的參與,相關(guān)行動(dòng)的增長(zhǎng)速度仍有待提高。.461.371.401.581.541.541.651.491.491.491.701.411.421.931.401.291.942.042.091.781.81.672.54465.485.365.677.167.327.246.767.126.558.083.3870B6456.616.104.754.424.98601.200.630.941.560.631.190.871.451.220.531.380.471.712.451.0.310.320.310.300.300.280.280.270.280.280.310.300.310.330.340.360.380.390.410.420.430.440.44-70.280.310.330.350.360.360.370.390.390380.390.400.420.0230.290.310.420.500.608025D420.490.510.040.050.002置意景言京京營(yíng)意意點(diǎn)意意圖3:《中國(guó)版柳葉刀倒計(jì)時(shí)年度報(bào)告(2023)》中追蹤的影響和應(yīng)對(duì)措施概述在2022年,創(chuàng)紀(jì)錄的高溫和干旱導(dǎo)致與氣候相關(guān)的危害和健康風(fēng)險(xiǎn)增加。與歷史基準(zhǔn)相比,安全的戶外體育活動(dòng)時(shí)間減少了67%,暴露于野火的風(fēng)險(xiǎn)增加了54%,由高溫引起的潛在工作時(shí)間損失增加了24%,與熱浪相關(guān)的死亡人數(shù)激增342%。過(guò)去20年中,由人類活動(dòng)導(dǎo)致的氣候變化已經(jīng)造成了49.4%的熱浪相關(guān)死亡、30.9%的高溫相關(guān)勞動(dòng)生產(chǎn)率損失、98.8%的人口受到干旱影響,以及7.6%的人口受到洪水的影響。此外,由高溫引發(fā)的經(jīng)濟(jì)損失也創(chuàng)下了新的記錄。如果不采取緊急干預(yù)措施,預(yù)計(jì)未來(lái)由氣候變化導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)損失將會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)。顯著上升的健康風(fēng)險(xiǎn),以及由人類活動(dòng)排放導(dǎo)致的高比例環(huán)境影響,都強(qiáng)烈地提示了我們應(yīng)對(duì)氣候變化、采取減緩和適應(yīng)措施的迫切性。俄烏沖突、全球經(jīng)濟(jì)負(fù)增長(zhǎng)和日益增長(zhǎng)的貿(mào)易保護(hù)主義帶來(lái)的技術(shù)壁壘等原因都加劇了中國(guó)對(duì)化石燃料的依賴。為了應(yīng)對(duì)氣候變化、維護(hù)人群健康并實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展,必須采取新的2020年已經(jīng)拯救了約28.24萬(wàn)人的生命。2022年,工業(yè)生產(chǎn)中的二氧化碳排放量與2021年相比為實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo),中國(guó)的能源體系必須在未來(lái)30年里減少85%的化石燃料使用。68如果繼續(xù)增致謝感謝IPCC第六次評(píng)估報(bào)告(AR6)海平面部分作者共同開(kāi)發(fā)和提供了區(qū)域海平面變化我們還要感謝岳玉娟(中國(guó)疾病預(yù)防控制中心)、張百超(中國(guó)氣象局)、趙亮(中國(guó)科學(xué)院)、楊軍(廣州醫(yī)科大學(xué))、李瑞奇(清華大學(xué))、董文軒(清華大學(xué))、楊麗麗(南方科技大學(xué))、金虎(復(fù)旦大學(xué))、RobertKopp(羅格斯大學(xué)),可奕博(清華大學(xué))和楊雨人(清華大學(xué))《中國(guó)版柳葉刀倒計(jì)時(shí)年度報(bào)告(2023)》是在2015年《2021和2022年中國(guó)報(bào)告后的第三次年度更新成果。1.ChinaMeteorologicalAgency.ChinaMeteorolMeteorologicalAgency,2023.2.WongD.China'srecord4.GanN.China'sworstheatwav2022-08-26T07:11:16Z5.MinistryofEcologyandEnvironmentofthePeople'sRepublicofChina.SynergizingtheReductionofPollutionandCarbonEmissionsImplementationScxxgk03/202206/t20220617_985879.html(accessed04302023).6.TeytonA,TremblayM,TardifI,LemieuxM-ImpactofIndoorTemperatureonHeat-RelatedSyHouseholds.EnvironmentalHealthPerspectives2022;130(7):077003.7.GronlundCJ,SullivanKP,Kefelereviewofheat-andcold-relatedmorbidityandmortalityconcernsofmunicipalities.Maturitas2018;114:54-9.8.ParsonsL,ShindellD,Tigchelpotentialinawarmerworld.NatureCommu9.OrrM,InoueY,SeymourR,DingleG.ImpactsoWIREsClimateChange2022;1310.BernardP,ChevanceG,KingsburyC,Review.SPORTSMEDICINE2021;51(5):1041-59.11.BullFC,Al-AnsariSS,BiddleS,etaandsedentarybehaviour.BRITISHJOURNALOFSPORTSMEDICINE2020;54(24):1451-62.12.HaskellWL,LeeIM,PateRR,etal.PhysicalactivityandpadultsfromtheAmericanColSCIENCEINSPORTS&EXEOVID-19-relatedillness,secondedition.2021./iris/bitstream/handle/10665/3444/WHO-EURO-2021-855-40590-59892-eng.pdf?sequence=1&isAllowed=y(accessed03-252023).improvement.JOURNALOFSCIENCEANDMEDICI15.Masson-DelmotteV,P.Zhai,A.Pirani,S.L.,ConnorsCP,S.Berger,N.Caud,Y.Chen,L.Goldfarb,M.IGomis,M.Huang,K.Leitzell,E.Lonnoy,J.B.R.,MatthewsTKM,T.Waterfield,O.Yelek?i,R.Yu,andB.Zhou.IPCC,2021:ClimateChange2021:ThePhysicalSciencetotheSixthAssessmentReportoftheIntergovernmentalPPress;2021.379(6635):912-7.climatechange:healthatthemercyoffossilfuels.TheLancet2022;400ofdengue.NatureMicrobiology2019;4(9):1508-15.InfectiousDiseasesofPoverty2023;12(1):42.20.WuQ,DongS,LiX,etal.EffectsofCOVID-19Non-PharmacologicalInterventionsonDInfection:ASystemati21.MuisS,VerlaanM,WinsemiusHC,extremesealevels.NatureComm22.FangJ,WahlT,ZhangQ,etal.ExtremesealevelsalStochasticEnvironmentalResearchandRiskA23.Vicedo-CabreraAM,ScovronickN,SeraF,etal.Theburdenofheat-relatedmortalityattributabletorecenthuman-inducedclimatechange.NatureClima24.YangJ,ZhouM,RenZ,etChina.NatureCommunications2021;1225.WMO.ExtremeweatherinChinahighlightsclimatechangeipublishedon24Auguest2022,/en/media/news/extreme-weather-china-highlights-climate-change-impacts-and-need-early-warni26.ZhangH,LiuL,ZengY,LiuM,BiJ,JiJS.EffectoChineseolderadults.EnvironmentalPollutchange:leveragingclimateactionsforhealthyagei28.LiT,ChenC,CaiW.Theglobalneedforsmartheat-healt400(10362):1511-2.29.SunQ,ZhuH,ShiW,ZhongY,ZhangY,LiT.DevelopmentoftheNationalAirQualityHealthIndex-China,2013-2018.ChinaCDCweekly2021;330.CenterNMI.ChineseStandardMeteorologica31.EmbassyofthePeople'sRepublicofChinaintheUnitedStatesofAmerica.China's“1+N”PolicyFramework.In:2023.04.30ad,editor.;2021.32.DimitriDeBoerFD.ImpressivePInternationalCooperationonEnvironmentandDevelopmen33.MinistryofEcologyandEnvironmentofthePeople'sRepublicofChina.ImplementationPlanforSynergisticallyandEffectiv04232023)./xinwen/2023-01/17/content_5737514.htmaccesseddate2023.036.TheStateCouncilInformationOfficeOfficeheldapressconferenceonimportsandexportsin2022.content_5736993.htmaccesseddate2037.NationalEnergyAdministration.2022Nationalelectricpowerupload/1/editor/1674033286551.pdfaccesseddate2023.04.21;2023.38.Yetiane.Hydropowergenerationin2022./datas/wt-electric-odate2023.04.21);2023.39.StateCouncilofthePeople'sRepublicofC.NoticetheAirPollutionPreventionandControlActionPlan.2013.40.EnergyStatisticsDivision,NationalBureauofStatistics.China41.WorldHealthOrganization.Householdairpollutionattributabledeathr/data/gho/data/indicators/indicator-details/GHO/household-air-pollution-adeath-rate-(per-100-000-population)a42.NationalDevelopmentReformCommissi43.WHO.WHOglobalairqualityguidelines:particulatematter(PM??andPM?0),ozone,sulfurdioxideandcarbonmonoxide.Gene44.TheStateCouncilofthePeople'sRepublicofChina.Threaccesseddate2023.05.0145.ZhangW,ZhouY,GongZ,etal.QuantifyingstrandedassetParisAgreementtarget.ClimatePolicy2023;23(1):transitionpathwaysandstrategies.Envi47.GuanD,WangD,HallegatteS,etal.Globalsupply-chaineffectHumanBehaviour2020;4(6):577-87.48.NationalBu
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